KI Blogreihe #4 Prompt Engineering

Wie arbeitet man effizient mit KI? Ein Überblick über Prompt Engineering.

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig und betrifft uns früher oder später alle. Doch was verbirgt sich eigentlich hinter der Faszination KI? Wie funktioniert sie und welche Auswirkungen hat sie auf unser alltägliches Leben und die Zukunft unserer Gesellschaft? Mit der neuen e-dynamics Blogbeitragsserie möchten wir ein tieferes Verständnis für KI fördern und dazu einladen, die spannenden Möglichkeiten sowie die damit verbundenen Herausforderungen anhand von Beispielen aus der Praxis kennenzulernen. Begleitet uns in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz!

In unseren ersten beiden Beiträgen haben wir mit den Basics gestartet: Was ist überhaupt eine KI? und Inwiefern unterscheiden sich KI’s voneinander?

Mit dem dritten Beitrag der Serie tauchten wir etwas tiefer in die Materie ein und widmeten uns der Frage, wie KI’s trainiert werden. Dabei haben wir zwischen Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning unterschieden.

Mit der zunehmenden Verbreitung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) wie ChatGPT, DeepSeek & Co. verändert sich die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren. Eine der entscheidenden Fähigkeiten, um das volle Potenzial dieser Systeme zu nutzen, ist das sogenannte Prompt Engineering, was wir in diesem Beitrag unserer KI-Reihe einmal näher beleuchten werden.

Was ist Prompt Engineering?

Ein sogenannter „Prompt“ ist zunächst lediglich eine Eingabeaufforderung, die dem Nutzer einer Anwendung ausgespielt wird. Im Zusammenhang mit generativen KIs bzw. LLMs (Large Language Models) wird unter Prompt vielmehr die eigentliche Eingabe verstanden, d.h. die textbasierte Beschreibung, welche den gewünschten Output möglichst präzise steuert. Die Entwicklung der Strategien basiert vor allem auf den Beobachtungen, welche Eingabeaufforderungen gut funktionieren, aber auch unter Berücksichtigung der Funktionsweise und Limitierungen der Modelle, um gezielt deren Stärken zu nutzen und Schwächen zu umgehen.

Strategien für bessere Prompts

Nicht jeder Prompt führt zu den gewünschten Resultaten. Die Art und Weise, wie Fragen oder Aufgabenstellungen formuliert werden, beeinflusst maßgeblich die Qualität der Antworten. Hier sind einige bewährte Strategien:

1. Zero-Shot Prompting

Bei dieser Methode wird die Frage oder Aufgabe direkt an das Modell gestellt, ohne dass zusätzliche Kontextinformationen gegeben werden. Dies funktioniert gut für einfache oder allgemein bekannte Sachverhalte, kann jedoch ungenaue oder unstrukturierte Antworten liefern. Die Namensgebung „Zero Shot“ bezieht sich darauf, dass der Prompt keine Beispiele enthält, was für eine Form der Antwort man erwartet. Beispiele oder Kontextinformationen zu geben, ist dagegen eine unter dem Namen „Few Shot Prompting“ bekannte Strategie.

2. Few-Shot Prompting

Beim Few-Shot Prompting werden Beispiele für Aufgaben und deren erwartete Lösungen in den Prompt integriert. Dadurch erhält das Modell eine Orientierungshilfe und kann qualitativ bessere Ergebnisse liefern. Diese Methode ist besonders hilfreich bei komplexeren oder spezialisierten Themen.

3. Chain-of-Thought Prompting

Fordert man die KI in seinem Prompt auf, ihre Antwort Schritt für Schritt zu begründen, spricht man vom Chain-of-Thought Prompting. Dies lässt sich besonders gut mit Few-Shot-Prompting verbinden, d.h. man bittet um eine schrittweise Vorgehen und zeigt gleichzeitig ein oder mehrere Beispiele guter Antworten inklusive Begründung. Dies verbessert vor allem die Qualität logischer und mathematischer Antworten.

4. Spezifität erhöhen

Je klarer und detaillierter ein Prompt formuliert ist, desto besser kann das KI-Modell darauf reagieren. Strukturierte Anweisungen, nummerierte Listen oder klare Fragestellungen erhöhen die Präzision der Antworten.

5. Verwendung von Delimitern

Spezielle Begrenzungszeichen, sogenannte Delimiter, wie „####“ oder „<<<>>>“ helfen dabei, Abschnitte im Prompt klar zu kennzeichnen und verhindern Missverständnisse. Durch die Strukturierung des Prompts mit Delimitern wird die Lesbarkeit und Verständlichkeit verbessert, sowohl für das Modell als auch für den menschlichen Leser. Außerdem verhindern Delimiter, dass das Modell Überschriften oder spezielle Abschnitte mit Fließtext verwechselt und tragen so zur Präzision bei. Sie sind besonders nützlich, wenn mehrere Informationen in einem einzigen Prompt untergebracht werden müssen. Welche oder wie viele Delimiter man benutzt, ist nicht so wichtig. Entscheidend ist nur, dass es Zeichenfolgen sind, die natürlicherweise nicht im Fließtext auftauchen.

6. Rollenbasierte Prompts

Bei dieser Technik wird der KI eine spezifische Rolle zugewiesen, um den Kontext der Antwort zu steuern. Beispielsweise kann das Modell angewiesen werden, als Marketing-Experte, Datenanalyst oder Journalist zu agieren. Dies verbessert die Kohärenz und Relevanz der generierten Inhalte erheblich. Ein Beispiel:

„Du bist ein erfahrener Digital Marketing Manager. Deine Antworten sollten strategisch, prägnant und praxisnah sein. Welche Social-Media-Strategien sind aktuell am effektivsten für B2B-Unternehmen?“

Durch solche Rollen- und Kontextbeschreibungen kann das Modell gezielter auf bestimmte Anforderungen reagieren und praxisnahe, anwendungsbezogene Antworten liefern.

Anwendung im Online Marketing

Für Marketer kann effektives Prompt Engineering entscheidende Vorteile bringen:

Content-Erstellung: KI-Modelle können beim Verfassen von Blogartikeln, Social-Media-Posts oder Produktbeschreibungen unterstützen.
SEO-Optimierung: Durch gezielte Prompts können strukturierte Keyword-Analysen und Meta-Beschreibungen generiert werden.
Automatisierte Kundenkommunikation: Chatbots und virtuelle Assistenten profitieren von durchdachten Prompts, um Nutzeranfragen präziser zu beantworten.
Datenanalyse: Die richtige Fragestellung hilft, um aus KI-generierten Insights aussagekräftige Insights zu gewinnen.

Fazit

Prompt Engineering ist eine essenzielle Fähigkeit für alle, die mit generativer KI arbeiten. Durch kluge Fragestellungen und strukturierte Prompts lassen sich die Potenziale der Technologie bestmöglich ausschöpfen. Wer sich mit den richtigen Techniken vertraut macht, kann nicht nur effizienter arbeiten, sondern auch qualitativ bessere Ergebnisse erzielen.

In einer Zeit, in der KI immer mehr Prozesse im Marketing unterstützt, wird Prompt Engineering zunehmend zu einem Erfolgsfaktor. Nutzt diese Strategien, um Interaktionen mit KI-gestützten Systemen auf das nächste Level zu heben!

Erfolgreiches Prompt Engineering mit e-dynamics

e-dynamics verfügt über langjährige Erfahrung in der Entwicklung optimierter Analytics-Lösungen, die exakt auf die Anforderungen spezifischer Projekte zugeschnitten sind. Als Schnittstelle zwischen Fachanwendern und technischer Umsetzung gewährleisten wir passgenaue und effiziente Lösungen.

Seit mehreren Jahren beschäftigen wir uns intensiv mit Künstlicher Intelligenz in unterschiedlichen Anwendungsbereichen. Unsere Lösungen kommen in vielfältigen Szenarien zum Einsatz. Mit ed.Detect haben wir ein eigenes Tool im Bereich Explainable AI (erklärbare KI) entwickelt. Zudem liegt ein Fokus auf Generative AI, insbesondere auf der optimalen Nutzung verschiedener generativer KI-Sprachmodelle durch gezieltes Prompt-Engineering.

Erfolgreiches Prompt Engineering erfordert sowohl technisches Know-how als auch ein tiefes Verständnis fachlicher Anforderungen und individueller Anwendungsfälle. Bei e-dynamics vereinen interdisziplinäre Teams diese Kompetenzen: Während unsere technischen Experten innovative Lösungen entwickeln, sorgen unsere Consultants für die präzise Übertragung fachlicher Anforderungen in passgenaue Konzepte – stets mit dem Ziel, optimale Lösungen für spezifische Projektanforderungen zu realisieren.

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